CN108537422A - 安全风险预警***和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种安全风险预警***和方法;其中,***的基础平台用于通过SDK接口从客户端获取监控数据,对监控数据进行分类和分流处理,按照设定顺序发送至风险预警平台;风险预警平台用于从安全风险模型库调取与监控数据相匹配的模型组件,通过模型组件对监控数据进行动态风险分析,根据分析结果输出风险预警信息;模型组件包括风险识别模型组件和风险评估模型组件;风险分析至少包括风险识别、风险评估和风险分级;基础平台还用于根据风险预警信息,生成风险预警报告。本发明将风险识别、诊断、评估等方法工具深度融合,可以实现对企业生产、公共安全等多种领域的安全风险预警,形成了点、线、面全方位的预警方式,提高了安全风险预警效果。
Description
技术领域
本发明涉及风险预警技术领域,尤其是涉及一种安全风险预警***和方法。
背景技术
现有的风险预警方式,主要是通过软件***实现数据的手动输入、程序计算、结果存储,进而静态数据导出;业务部门用户可以利用输出结果进行风险管理,而开发者用户难以利用该数据,这种风险预警不仅不全面,且应用领域也很有限,导致风险预警效果较差。
针对上述现有的静态风险预警方式,预警效果较差的问题,尚未提出有效的解决方案。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种安全风险预警***和方法,以提高安全风险预警效果。
第一方面,本发明实施例提供了一种安全风险预警***,该***包括基础平台和风险预警平台;基础平台上设置有SDK接口;风险预警平台设置有安全风险模型库;SDK接口与客户端连接;基础平台用于通过SDK接口从客户端获取监控数据,对监控数据进行分类和分流处理,将处理后的监控数据按照设定顺序发送至风险预警平台;监控数据包括生产环境数据和场景数据;风险预警平台用于从安全风险模型库调取与监控数据相匹配的模型组件,通过模型组件对监控数据进行动态风险分析,根据分析结果输出风险预警信息;模型组件包括风险识别模型组件和风险评估模型组件;风险分析至少包括风险识别、风险评估和风险分级;基础平台还用于根据风险预警信息,生成风险预警报告。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式,其中,上述***还包括客户端;客户端用于采集监控数据;监控数据中的生产环境数据至少包括人员信息、气象信息和环境信息;监控数据中的场景数据至少包括地图和现场视频、监测信息、事故现场周边人口、重大危险源、重点防护目标、道路交通和地形情况。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式,其中,上述基础平台还用于对客户端进行身份验证,验证通过后,以Webservice的方式通过SDK接口从客户端获取监控数据。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式,其中,上述基础平台还用于对风险预警信息进行存储、挖掘和画像处理,生成风险预警报告。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式,其中,上述风险预警平台包括:风险计算模块,用于从安全风险模型库调取风险识别模型组件,通过风险识别模型组件对监控数据进行动态风险识别计算,输出计算结果;风险评估模块,用于从安全风险模型库调取风险评估模型组件,通过风险评估模型组件对计算结果进行评估、分级和预警,输出风险预警信息。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式,其中,上述基础平台用于:通过js插件将风险预警信息或风险预警报告发送至SDK接口;通过Phpword或App将风险预警报告发送至客户端。
第二方面,本发明实施例提供了一种安全风险预警方法,该方法应用于上述***,该方法包括:基础平台通过SDK接口从客户端获取监控数据,对监控数据进行分类和分流处理,将处理后的监控数据按照设定顺序发送至风险预警平台;监控数据包括生产环境数据和场景数据;风险预警平台从安全风险模型库调取与监控数据相匹配的模型组件,通过模型组件对监控数据进行动态风险分析,根据分析结果输出风险预警信息;模型组件包括风险识别模型组件和风险评估模型组件;风险分析至少包括风险识别、风险评估和风险分级;基础平台根据风险预警信息,生成风险预警报告。
结合第二方面,本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式,其中,当***还包括客户端时,上述方法还包括:客户端采集监控数据;监控数据中的生产环境数据至少包括人员信息、气象信息和环境信息;监控数据中的场景数据至少包括地图和现场视频、监测信息、事故现场周边人口、重大危险源、重点防护目标、道路交通和地形情况。
结合第二方面,本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式,其中,上述方法还包括:基础平台对客户端进行身份验证,验证通过后,以Webservice的方式通过SDK接口从客户端获取监控数据。
结合第二方面,本发明实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式,其中,上述方法还包括:基础平台对风险预警信息存储、挖掘和画像处理,生成风险预警报告。
本发明实施例带来了以下有益效果:
本发明实施例提供的一种安全风险预警***和方法,基础平台通过SDK接口从客户端获取监控数据,对监控数据进行分类和分流处理;风险预警平台从安全风险模型库调取与该监控数据相匹配的模型组件,通过模型组件对监控数据进行动态风险分析,根据分析结果输出风险预警信息;基础平台根据该风险预警信息,生成风险预警报告;该方式将风险识别、诊断、评估等方法工具深度融合,可以实现对企业生产、公共安全等多种领域的安全风险预警,形成了点、线、面全方位的预警方式,提高了安全风险预警效果。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,或者,部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定,或者通过实施本发明的上述技术即可得知。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施方式,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种安全风险预警***的结构示意图;
图2为本发明实施例提供的另一种安全风险预警***的结构示意图;
图3为本发明实施例提供的一种安全风险预警***内数据流向的示意图;
图4为本发明实施例提供的一种安全风险预警方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
考虑到现有的静态风险预警方式,预警效果较差的问题;本发明实施例提供了一种安全风险预警***和方法;该方式可以应用于工业生产安全风险预警的场景中,也可以应用于城市公共安全运行风险预警的场景中;该技术可以采用相关的软件或硬件实现,下面通过实施例进行描述。
参见图1所示的一种安全风险预警***的结构示意图,该***包括基础平台10和风险预警平台11;基础平台10上设置有SDK(Software Development Kit,软件开发工具包)接口;风险预警平台11设置有安全风险模型库;SDK接口与客户端连接;
基础平台10用于通过SDK接口从客户端获取监控数据,对监控数据进行分类和分流处理,将处理后的监控数据按照设定顺序发送至风险预警平台;该监控数据包括生产环境数据和场景数据;
风险预警平台11用于从安全风险模型库调取与监控数据相匹配的模型组件,通过模型组件对监控数据进行动态风险分析,根据分析结果输出风险预警信息;该模型组件包括风险识别模型组件和风险评估模型组件;该风险分析至少包括风险识别、风险评估和风险分级;
基础平台10还用于根据风险预警信息,生成风险预警报告。
SDK是一种类服务产品的统称,SDK通常是指由第三方服务商提供的实现软件产品某项功能的工具包,一般以集合kpi和文档、范例、工具的形式实现。上述客户端可以通过巡查终端、传感器、报警器、监测装置等多种数据采集终端获取上述监控数据;基础平台通过SDK获取到监控数据后,可以根据监控数据的来源和类型(例如,参数类型、图像类型等)对监控数据进行分类和分流;也可以根据监控数据的所属***(例如,设备***、环境***等)对监控数据进行分类和分流;基础平台通过对监控数据进行分类和分流,可以使后续的风险预警平台按照不同***、不同类别的监控数据进行处理,使***运行更加稳定、有序。
上述风险预警报告中可以包括多种内容,例如,风险类型、风险大小的评估和分析,安全事故预警、规避风险的引导措施等;通过地图标注、曲线图、圆饼图等多种形式可视化地展现相关内容,提高可读性。
本发明实施例提供的一种安全风险预警***,基础平台通过SDK接口从客户端获取监控数据,对监控数据进行分类和分流处理;风险预警平台从安全风险模型库调取与该监控数据相匹配的模型组件,通过模型组件对监控数据进行动态风险分析,根据分析结果输出风险预警信息;基础平台根据该风险预警信息,生成风险预警报告;该方式将风险识别、诊断、评估等方法工具深度融合,可以实现对企业生产、公共安全等多种领域的安全风险预警,形成了点、线、面全方位的预警方式,提高了安全风险预警效果。
参见图2所示的另一种安全风险预警***的结构示意图,该***在图1中所示***的基础上实现;该***包括基础平台10和风险预警平台11;基础平台10上设置有SDK接口;风险预警平台11设置有安全风险模型库;SDK接口与客户端连接;
进一步地,该***还包括客户端12;该客户端12用于采集监控数据;该监控数据中的生产环境数据至少包括人员信息、气象信息和环境信息;该监控数据中的场景数据至少包括地图和现场视频、监测信息、事故现场周边人口、重大危险源、重点防护目标、道路交通和地形情况。该客户端可以通过终端工业技术设备获取数据,也可以通过相关集成平台融合数据。
上述基础平台还用于对客户端进行身份验证,验证通过后,以Webservice的方式通过SDK接口从客户端获取监控数据。该基础平台还可以实现对客户端提供的监控数据进行安全性验证,以及对服务器的稳定性进行验证等。在实际实现时,该基础平台可以创建多个数据存取等互操作开放的软件架构风格RESTful AP,覆盖各项功能,支持SSO(SingleSign On,单点登录)和OAuth。
上述基础平台还用于对风险预警信息进行存储、挖掘和画像处理,生成风险预警报告。通过对风险预警信息进行挖掘,可以搜索出隐藏在该风险预警信息中的其他相关信息,具体可以通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家***和模式识别等诸多方法来实现。通过对风险预警信息进行画像处理,可以对该风险预警信息进行信息标签化,抽象出该用户对应的企业或公共领域的安全风险信息全貌。
上述风险预警平台,具体包括如下部分:
风险计算模块110,用于从安全风险模型库调取风险识别模型组件,通过风险识别模型组件对监控数据进行动态风险识别计算,输出计算结果;
风险评估模块111,用于从安全风险模型库调取风险评估模型组件,通过风险评估模型组件对计算结果进行评估、分级和预警,输出风险预警信息。
上述风险计算模块和上述风险评估模块可以通过计算器组件及对象分级处理器实现,该计算器组件及对象分级处理器同时支持通用json输入输出格式;将该计算器组件及对象分级处理器封装为js插件,即可实现与其他类型服务展开互动。
在调用风险评估模型组件进行风险评估时,通常涉及到基础msysGIT、calcrisk内核、GIS、Raphael类库等工具。通常,上述安全风险模型库内安装有多种风险处理的模型组件,通过根据数据的属性特点和数据的处理流程,调取相应的模型组件进行处理,在保证风险识别处理效率的同时,提高风险识别的稳定性和可靠性。
上述基础平台用于:通过js插件将风险预警信息或风险预警报告发送至SDK接口;通过Phpword或App(Application,应用程序)将风险预警报告发送至客户端。具体地,基础平台可以使用php的第三方类库phpword生成风险报告和预警信息目录,用户直接通过身份验证获取下载风险报告,获取在线监测预警信息。
参见图3所示的一种安全风险预警***内数据流向的示意图;SDK接口用于客户端与基础平台之间的数据接收和数据传出;客户端还可以以插件调用的方式,直接与基础平台进行通信;为了便于不同类型数据的传输、通信,***中设置有数据消息通信库,该通信库中保存多种数据传输插件、组件或协议,例如,传输控制协议tcp、套接字socket、hooks的消息队列,tcp、socket的网络协议,etl类数据库等。
***在进行数据发送、数据传输时,可以从上述通信库中调取与数据类型匹配的传输工具进行数据传输;例如,如图3中,视频行为数据可以通过socket和hooks传输至风险计算模块和风险评估模块;变量参数数据可以通过tcp或etl传输至风险计算模块和风险评估模块。风险计算模块可以通过Hooks将风险识别计算的计算结果发送至基础平台,生成风险预警报告;风险评估模块可以通过js插件将风险预警信息发送至SDK接口;基础平台可以通过js插件将风险预警报告发送至SDK接口,通过App将风险预警报告发送至客户端。
对应于上述***实施例,参见图4所示的一种安全风险预警方法的流程图;该方法应用于上述安全风险预警***,该方法包括如下步骤:
步骤S402,基础平台通过SDK接口从客户端获取监控数据,对监控数据进行分类和分流处理,将处理后的监控数据按照设定顺序发送至风险预警平台;监控数据包括生产环境数据和场景数据;
步骤S404,风险预警平台从安全风险模型库调取与监控数据相匹配的模型组件,通过模型组件对监控数据进行动态风险分析,根据分析结果输出风险预警信息;模型组件包括风险识别模型组件和风险评估模型组件;风险分析至少包括风险识别、风险评估和风险分级;
步骤S406,基础平台根据风险预警信息,生成风险预警报告。
本发明实施例提供的一种安全风险预警方法,基础平台通过SDK接口从客户端获取监控数据,对监控数据进行分类和分流处理;风险预警平台从安全风险模型库调取与该监控数据相匹配的模型组件,通过模型组件对监控数据进行动态风险分析,根据分析结果输出风险预警信息;基础平台根据该风险预警信息,生成风险预警报告;该方式将风险识别、诊断、评估等方法工具深度融合,可以实现对企业生产、公共安全等多种领域的安全风险预警,形成了点、线、面全方位的预警方式,提高了安全风险预警效果。
当上述***还包括客户端时,上述方法还包括:客户端采集监控数据;监控数据中的生产环境数据至少包括人员信息、气象信息和环境信息;监控数据中的场景数据至少包括地图和现场视频、监测信息、事故现场周边人口、重大危险源、重点防护目标、道路交通和地形情况。
进一步地,上述方法还包括:基础平台对客户端进行身份验证,验证通过后,以Webservice的方式通过SDK接口从客户端获取监控数据。
进一步地,上述方法还包括:基础平台对风险预警信息存储、挖掘和画像处理,生成风险预警报告。
本发明实施例所提供的安全风险预警***和方法,用户可以通过客户端调用封装好的risk identification models(风险识别模型)组件、risk assessment professionalmodels(风险评估专业模型)组件,通过入参指导界面和图像,采集、存储、解析参数变量及数据画像,获取场景数据输出,自动生成风险分析报告,联动预警信息。该方式将先进的风险诊断工具、风险评估方法深度融合,形成生产企业点、线、面风险管控数据库和模型库,实现面向开发者和业务者的场景输出和数据输出。
具体地,本发明实施例通过基础服务平台的SDK服务,实现了用户端基础数据的分类、分流和存储;通过风险预警平台的组件调配,实现了风险的计算、评估、分级与标准结果输出;通过基础服务平台实现了风险计算结果的数据存储,多维度的数据画像和挖掘,预警消息通信,以及警报告生成。
上述方式中,SDK可以实现对risk identification models组件和riskassessment professional models组件的信息通信;通过risk identification models组件和risk assessment professional models组件进行风险计算,生成相关指标体系。
综上所述,本发明实施例所提供的安全风险预警***和方法,提供了一种基于数据镜像的安全风险预警方式,基于有效类服务(sdk)实现了异步架构、多产品、多服务的集成产品解决思路,提供了一种企业安全生产风险预警与防控的独特应用思路和行业解决办法。
本发明实施例所提供的安全风险预警***和方法的计算机程序产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法,具体实现可参见方法实施例,在此不再赘述。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种安全风险预警***,其特征在于,所述***包括基础平台和风险预警平台;所述基础平台上设置有SDK接口;所述风险预警平台设置有安全风险模型库;所述SDK接口与客户端连接;
所述基础平台用于通过所述SDK接口从所述客户端获取监控数据,对所述监控数据进行分类和分流处理,将处理后的监控数据按照设定顺序发送至所述风险预警平台;所述监控数据包括生产环境数据和场景数据;
所述风险预警平台用于从所述安全风险模型库调取与所述监控数据相匹配的模型组件,通过所述模型组件对所述监控数据进行动态风险分析,根据分析结果输出风险预警信息;所述模型组件包括风险识别模型组件和风险评估模型组件;所述风险分析至少包括风险识别、风险评估和风险分级;
所述基础平台还用于根据所述风险预警信息,生成风险预警报告。
2.根据权利要求1所述的***,其特征在于,所述***还包括客户端;所述客户端用于采集所述监控数据;
所述监控数据中的生产环境数据至少包括人员信息、气象信息和环境信息;所述监控数据中的场景数据至少包括地图和现场视频、监测信息、事故现场周边人口、重大危险源、重点防护目标、道路交通和地形情况。
3.根据权利要求1所述的***,其特征在于,所述基础平台还用于对所述客户端进行身份验证,验证通过后,以Webservice的方式通过所述SDK接口从所述客户端获取监控数据。
4.根据权利要求1所述的***,其特征在于,所述基础平台还用于对所述风险预警信息进行存储、挖掘和画像处理,生成风险预警报告。
5.根据权利要求1所述的***,其特征在于,所述风险预警平台包括:
风险计算模块,用于从所述安全风险模型库调取风险识别模型组件,通过所述风险识别模型组件对所述监控数据进行动态风险识别计算,输出计算结果;
风险评估模块,用于从所述安全风险模型库调取风险评估模型组件,通过所述风险评估模型组件对所述计算结果进行评估、分级和预警,输出风险预警信息。
6.根据权利要求1所述的***,其特征在于,所述基础平台用于:
通过js插件将所述风险预警信息或所述风险预警报告发送至所述SDK接口;
通过Phpword或App将所述风险预警报告发送至所述客户端。
7.一种安全风险预警方法,其特征在于,所述方法应用于权利要求1-6任一项所述***,所述方法包括:
所述基础平台通过所述SDK接口从所述客户端获取监控数据,对所述监控数据进行分类和分流处理,将处理后的监控数据按照设定顺序发送至所述风险预警平台;所述监控数据包括生产环境数据和场景数据;
所述风险预警平台从所述安全风险模型库调取与所述监控数据相匹配的模型组件,通过所述模型组件对所述监控数据进行动态风险分析,根据分析结果输出风险预警信息;所述模型组件包括风险识别模型组件和风险评估模型组件;所述风险分析至少包括风险识别、风险评估和风险分级;
所述基础平台根据所述风险预警信息,生成风险预警报告。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,当所述***还包括客户端时,所述方法还包括:所述客户端采集所述监控数据;所述监控数据中的生产环境数据至少包括人员信息、气象信息和环境信息;所述监控数据中的场景数据至少包括地图和现场视频、监测信息、事故现场周边人口、重大危险源、重点防护目标、道路交通和地形情况。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:所述基础平台对所述客户端进行身份验证,验证通过后,以Webservice的方式通过所述SDK接口从所述客户端获取监控数据。
10.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:所述基础平台对所述风险预警信息存储、挖掘和画像处理,生成风险预警报告。
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